過去 18 か月間、業界では人工知能 (AI) に対する関心が急激に高まり、「AI PC」と呼ばれる新しいクラスの AI 指向システムの導入も見られました。AI の登場のスピードと AI PC の新しさから、人工知能が組織にとってどの程度、そしていつ重要になるのかという疑問が自然に生じます。
詳細は業界によって異なりますが、さまざまな分野の大手ソフトウェア ベンダーが、新しい AI ベースの製品を開発しているか、既存のソフトウェア スイートに AI 処理を統合しています。これらの更新と機能はすでにエンド ユーザーに展開されていますが、組織全体で無計画に追跡されない使用方法では、AI で最適な結果を達成することはできません。
AI の導入は、明確な目標と、その目標が達成されたかどうかを測定するための効果的な指標を定めて、慎重に実施した場合に最も効果的です。新しいデータ分析プラットフォームであれ、社内チャットボットであれ、新しいテクノロジーを試して適応するには、多くの場合、時間が必要です。
AI PCとは何ですか?
用語の正確な意味は組織によって異なりますが、AI PC には通常、中央処理装置 (CPU)、グラフィックス処理装置 (GPU)、専用のニューラル処理装置 (NPU) が含まれます。これらの新しい AI 機能には独自のブランドが付けられることがあります。たとえば、AMD は、CPU、GPU、NPU の AI 処理能力を「Ryzen AI」というブランドで呼んでいます。
CPU と GPU は何十年も前から存在していますが、新しい AI ワークロードを処理するために専用の AI プロセッサを統合するのは最近のイノベーションです。AMD は、2023 年にオンダイ ニューラル プロセッサを搭載した最初のノート PC プロセッサをリリースし、2024 年には最初の NPU 搭載デスクトップ チップをリリースしました。AI ワークロードは CPU、GPU、または NPU で実行できますが、NPU 搭載システムはこれらのワークロードをはるかに効率的に実行できる可能性があり、消費電力を削減し、CPU と GPU を他のタスクに使用できます。
ハードウェアをオンダイに組み込んで電力を削減し、パフォーマンスを向上させることは、半導体メーカーが新しい機能を組み込む方法の 1 つです。特に、それらの機能によって特定の種類のコンピューティングへのユーザー アクセスが大幅に拡張される場合はそうです。
この傾向には、今日の AI をめぐるより広範な議論に関連する 2 つの具体的な例があります。1980 年代には、多くの消費者向け PC に、ハードウェアで整数計算のみを処理するように設計された CPU が搭載されていました。小数点を必要とする浮動小数点計算は、ソフトウェア エミュレーションまたは専用のマザーボード ソケットにある浮動小数点ユニット (FPU) と呼ばれる特殊なコプロセッサによって処理されていました。製造技術が進歩するにつれて、チップ設計者は FPU をダイ上に移動して、ソフトウェア開発者とエンド ユーザーの両方がより簡単に利用できるようにしました。浮動小数点演算を処理できるようになったことで、3D ゲームや高性能コンピューティング (HPC) のワークロードなど、PC が対応できる分野が拡大しました。
1990 年代中盤から後半にかけて登場した消費者向け 3D グラフィック アクセラレータは、新しい機能とテクノロジを統合することで PC を変革できるもう 1 つの例です。最初の GPU は個別のカードでした。オンボード グラフィックを備えたマザーボードは存在していましたが、これらのソリューションのパフォーマンスはスタンドアロン カードに比べてかなり低いものでした。グラフィックス機能をプロセッサに組み込むことで、半導体メーカーは GPU のパフォーマンスと消費電力を大幅に改善することができました。
現在、Web ブラウザーやオペレーティング システムを含む多くのアプリケーションは、レンダリングに GPU を使用しています。また、インターネット上でのビデオ サービスの広範な普及は、最新のデスクトップ、ラップトップ、モバイル チップに組み込まれた低電力ビデオ エンコーダーによって部分的に可能になりました。どちらの場合も、これらの専用プロセッサを CPU に搭載することで、消費者が基盤となるテクノロジにアクセスしやすくなり、PC 業界全体でイノベーションが促進され、コストが削減されました。時間の経過とともに、比較的安定した浮動小数点ワークロードを実行したり、専用のオンダイ機能ブロックでビデオ デコードを処理したりできる機能は、PC の長期的な進化に革新的な影響を与えてきました。AI も同様の軌跡をたどる可能性があります。
「変革的影響」は、特にAIのようにまだ発展途上の技術には、どんな技術にも付けられる大きなレッテルだが、現在業界全体に展開されているサービスや機能は、そのレッテルが不当なものではないことを示唆している。歴史的に、コンピューターを使って複雑で詳細な、あるいは微妙なニュアンスのあるものを作りたい場合、1つか3つのアプリケーションに精通している必要があった。プロジェクトが高度になるほど、より徹底した知識が必要だった。これは1984年当時もそうだったし、今でも変わらない。 たいてい 2024 年には真実となるでしょう。しかし AI は、ユーザーが PC で達成したいことと、達成方法がすでにわかっていることとの間の知識のギャップを埋めることで、この公理を覆す可能性があります。
現在、テキストを画像に変換できる競合する商用サービスが数多く存在し、テキストからビデオへの変換コンセプトもデモされています。さまざまな企業がデジタル パーソナル アシスタントに取り組んでおり、その実装コンセプトは、統合された Web サイトのチャットボットから、スマート ホームを監視したり、エンド ユーザーの PC とやり取りしたりできる総合的なツールまで多岐にわたります。これらの異なる製品や取り組みを結び付けているのは、AI の優れたコンテキスト認識と、書かれたテキストや話されたテキストを一貫した指示に変換する能力が、より優れたコンピューティング エクスペリエンス、ひいてはより便利なコンピューターにつながるという考えです。
AI がビジネスに及ぼす影響は、ビジネスによって異なります。状況によっては、AI がドキュメントの要約、トランスクリプト、翻訳サービスを提供することを意味する場合があります。また、非構造化データ分析に AI を使用したり、3D モデリング アプリケーション内に AI を展開してエンドユーザーがわかりやすい言語で作成や設計を行えるようにしたりすることを意味する場合もあります。
なぜ今投資するのか?
企業のPC群は、通常3～4年の周期で更新されるため、今日新しく導入されたシステムの多くは、1～2年後にはAIワークロードを実行できるようになる可能性があります。AIを既存のシステムやプロセスに統合する最適な方法を今から評価し始める企業は、従業員の生産性を全体的に向上させ、競合他社に先んじ、テクノロジーが成熟するにつれてAIがもたらすメリットを活用できるようになります。これは、TCOや全体的なエネルギー効率など、新しいシステムの導入による標準的なメリットに加えて得られるものです。最新のRyzenプロセッサーベースのシステムを比較したい場合は、 AMD プロセッサ効率計算機 Ryzen および Ryzen PRO プロセッサ ベースのさまざまなラップトップ コンピューターの電力消費量の推定値を提供します。
PC 群がこれらのワークロードに対応できるようにする最善の方法の 1 つは、Ryzen AI を搭載した AMD Ryzen PRO プロセッサーで構築された PC に投資することです。AMD は 2023 年に 10 TOPS (1 秒あたり兆回の演算) NPU で x86 プロセッサー市場をリードし、最近発売された Ryzen Mobile 8040 シリーズおよびデスクトップ Ryzen 8000G シリーズ プロセッサーの一部モデルは 16 TOPS NPU を提供しています。AMD は 100 社を超えるソフトウェア ベンダーと協力して幅広いエコシステムの互換性を提供し、AI とその新たなユース ケースのサポートに深く取り組んでいます。開発者が既存の製品に AI を統合し、新しい AI ベースのアプリケーションが市場に投入されるにつれて、AI に対する一般的なソフトウェア サポートが進歩しています。
AIは現実です。誇大宣伝とまだ不確かな効果の裏には、すでに生産性の向上と顧客体験の改善を推進しているテクノロジーがあります。問題は もし AIはコンピューティングとビジネス全体に影響を与えるだろうが、 いつそして、どの企業がそれを最も有効に活用できる立場にあるか。
